9. Wavelet-Transformation

Mit der Wavelet-Transformation (WT) werden vorliegende Eingangsdaten in eine Koeffizientendarstellung überführt, die Vorteile für anschließende Operationen bietet. In der Koeffizientendarstellung der Eingangsdaten können gezielt unerwünschte Komponenten und solche, die unterhalb eines Mindestwertes liegen, bei der Bildung eines Datensatzes, der möglichst eindeutig die Charakteristik eines Objektes oder eines Zustandes repräsentieren soll, ausgeschlossen werden. Die WT eignet sich zur Glättung und Komprimierung von Signalverläufen, z. B. Spektren. Bei der Entscheidung, welcher Wavelet-Typ für die hier anstehende Aufgabe zur Klassifizierung von Spektren besonders geeignet ist, fällt die Wahl auf das Haar-Wavelet. Es hat mittelwertbildende Eigenschaften und die Überführung in die Koeffizientendarstellung wirkt distanzerhaltend. Die Eigenschaften und der Realisierungsaufwand der WT, der Fourier-Transformation (FT) und anderer Transformationen, die eine Koeffizientendarstellung des Klassifizierungsobjekts ermöglichen, werden genannt.